855的GPU核心比845提升了多少？

问天能有几多愁 2019-08-15 02:17:54

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weixin_38498942 2019-08-15

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20%；845是：4 × 16-bit LPDDR4/4x 1866 MHz up to 8 GB ；855是：4 × 16-bit LPDDR4x with low-power features, 2133 MHz up to 8 GB

GPU为什么如此之快？

本文是对向往大神的文章的一个笔记。想阅读原文章移步博客园搜索向往原文章比较长，这是一个精简和自己的一些理解这篇文章要带着下面的问题去看1、GPU是如何与CPU协调工作的？2、GPU也有缓存机制吗？有几层？它们的速度差异多少？3、GPU的渲染流程有哪些阶段？它们的功能分别是什么？4、Early-Z技术是什么？发生在哪个阶段？这个阶段还会发生什么？会产生什么问题？如何解决？5、SIMD和SIMT是什么？它们的好处是什么？co-issue呢？6、GPU是并行处理的么？

GPU服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器，如果场景无关，使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置！一、简单深度学习模型使用GPU服务器为机器学习提供训练或者

DGX是一个完整的超级计算机，它是一套完整的人工智能解决方案，包括硬件设备、软件工具和优化，具有很高的集成度和易用性，适用于企业和研究机构。NVLink与众不同的关键功能之一是它支持网状拓扑的能力。这是通过NVLink的直接内存访问 (DMA) 功能实现的，允许GPU直接读写彼此的内存，而不需要CPU的参与。HGX是一个计算模组，整合了NVIDIA GPU 、 NVLink 、 NVIDIA 网络以及全面优化的 AI 和高性能计算 (HPC) 软件堆栈的全部功能，可提供最高的应用性能并加快获得见解的速度。

总的来说，虽然 GPU 的频率与 CPU 相当，核心数量更是远超 CPU，但它们的架构设计和应用场景决定了 GPU 并不能直接替代 CPU。GPU 适用于大规模并行计算任务，而 CPU 则在处理复杂逻辑和顺序任务上具有明显优势。即便未来技术发展使得 GPU 的计算能力进一步提升，GPU 和 CPU 的协作也将是计算架构中的主流。在一些高性能计算和图形渲染领域，GPU 的优势不可否认，但 CPU 在处理通用计算任务上的优势依然无可取代。

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